• Ministerstwo Zdrowia buduje centralną platformę, która udostępni algorytmy sztucznej inteligencji tysiącom lekarzy w całym kraju – bez konieczności inwestycji po stronie szpitali.
• Projekt finansowany z KPO pochłonie ok. 200 mln zł, a jego pierwsze efekty mają być widoczne jeszcze w 2026 roku.
• Jednocześnie Sejm powołał podkomisję stałą ds. cyberbezpieczeństwa, sygnalizując rosnącą wagę zagrożeń cyfrowych.
• Co dokładnie ustalono na posiedzeniu sejmowej Komisji Cyfryzacji?

Posiedzenie Komisji Cyfryzacji, Innowacyjności i Nowoczesnych Technologii otworzyła prezentacja projektów badawczych Instytutu IDEAS, nadzorowanego przez Ministerstwo Cyfryzacji. Prof. Żaneta Świderska-Chadaj przedstawiła dwa kluczowe przedsięwzięcia:

• algorytm wspierający diagnostykę białaczki szpikowej
• system generatywnej AI do oceny jakości preparatów histopatologicznych

Kontekst jest jednoznaczny – w Polsce brakuje histopatologów, a ci, którzy pracują, są przeciążeni liczbą badań. To bezpośrednio wydłuża czas diagnostyki, co w procesach onkologicznych ma krytyczne znaczenie.

Algorytm do diagnostyki białaczki szpikowej jest na czwartym poziomie gotowości technologicznej (TRL 4), co oznacza, że pozostaje projektem badawczym wymagającym jeszcze wielośrodkowej walidacji i dalszych prac rozwojowych. Wstępne wyniki są jednak obiecujące – metoda potrafi wykryć ok. 40% przypadków negatywnych, co pozwoliłoby priorytetyzować badania i kierować uwagę lekarzy na przypadki wymagające pilnej oceny.

Drugi algorytm – oparty na generatywnej AI – ma z kolei oceniać jakość preparatów histopatologicznych. To pozornie techniczny problem, ale w praktyce fundamentalny: jeśli dane wejściowe są niskiej jakości, kolejne algorytmy diagnostyczne nie będą działać poprawnie.

Prof. Świderska-Chadaj nakreśliła perspektywę, w której preparaty histopatologiczne są skanowane i oceniane zdalnie – lekarz w Warszawie analizuje preparat ze szpitala w dowolnym regionie kraju. Algorytmy AI miałyby wspierać ten proces, nie zastępując lekarza, lecz oferując „drugą opinię” i umożliwiając szybszą segregację przypadków.

Model wdrożeniowy nie jest jeszcze przesądzony. Prawdopodobnie algorytm zostanie zintegrowany z istniejącymi rozwiązaniami na rynku jako dodatkowa usługa, a nie samodzielny produkt. To realistyczne podejście, choć – jak podkreśliła prof. Świderska-Chadaj – mówimy o długiej perspektywie czasowej.

Kluczowym punktem posiedzenia była prezentacja wiceministra zdrowia Tomasza Maciejewskiego dotycząca Platformy Usług Inteligentnych (PUI). To projekt realizowany w ramach KPO, który ma zasadniczo zmienić sposób wykorzystania AI w diagnostyce obrazowej w Polsce.

Platforma koncentruje się na czterech obszarach:

• tomografii komputerowej,
• rezonansie magnetycznym,
• mamografii,
• zdjęciach rentgenowskich.

Wybór nie jest przypadkowy – to dziedziny, w których algorytmy AI są najbardziej zaawansowane, a jednocześnie deficyt radiologów jest szczególnie dotkliwy.

Najważniejsza cecha architektury PUI to jej centralny, chmurowy charakter. Szpitale nie muszą kupować własnej infrastruktury ani wdrażać rozwiązań lokalnie – zlecają analizy bezpośrednio z narzędzi, z których już korzystają, poprzez integrację z platformą. To znacząco obniża barierę wejścia i wyrównuje dostęp do nowoczesnej diagnostyki między dużymi ośrodkami a mniejszymi placówkami.

Platforma ma charakter otwartego katalogu usług – może integrować wiele modeli AI od różnych dostawców, co zapewnia elastyczność i możliwość rozbudowy o kolejne specjalizacje (np. dermatologię czy patomorfologię).

Przedstawiciel Centrum e-Zdrowia Andrzej Sarnowski ujawnił szczegóły finansowe projektu. Pierwotny szacunek wynosił blisko 400 mln zł, jednak po przeprowadzeniu zamówień publicznych realna kwota będzie znacząco niższa – w okolicach 200 mln zł.

Struktura wydatków przedstawia się następująco:

• infrastruktura obliczeniowa – poniżej 50 mln zł (postępowanie rozstrzygnięte, okres na odwołania),
• system integracyjno-orkiestracyjny – do 300 mln zł (postępowanie rozstrzygnięte, złożono odwołanie do KIO),
• modele sztucznej inteligencji – pięć obszarów, wartość pojedynczego modelu od 9 do 20 mln zł (trwa wybór ofert).

Odwołanie do KIO w sprawie systemu integracyjnego to element ryzyka – rozprawa nie została jeszcze wyznaczona, co może wpłynąć na harmonogram całego projektu.

Najciekawsza część posiedzenia dotyczyła kwestii, która wykracza poza sam projekt PUI, ale jest z nim nierozerwalnie związana: wymiany danych medycznych między placówkami.

Przewodniczący komisji postawił sprawę wprost – pacjenci nadal jeżdżą z płytkami CD i opisami po szpitalach w całej Polsce, a badania obrazowe są powtarzane, bo placówki nie mają dostępu do wyników z innych ośrodków. To generuje niepotrzebne koszty, naraża pacjentów na dodatkowe napromieniowanie i spowalnia leczenie.

Odpowiedź Ministerstwa Zdrowia ujawniła istotne ograniczenie. W najbliższej perspektywie wymiana będzie dotyczyła opisów badań, nie samych obrazów. Wynika to z braku odpowiedniej infrastruktury do przechowywania tak dużych wolumenów danych w jednym miejscu. Minister Maciejewski wspomniał o powstających centrach danych w Poznaniu i Krakowie, ale wspólna hurtownia danych obrazowych to perspektywa kilku lat.

Tymczasem w ramach KPO wdrażane jest rozwiązanie Patient Summary – elektroniczne podsumowanie dokumentacji medycznej pacjenta, zawierające wyniki badań i karty informacyjne ze szpitali. Ma być dostępne jeszcze w tym roku.

Szerszym kontekstem dla tych zmian jest wdrażanie rozporządzenia o Europejskiej Przestrzeni Danych Zdrowotnych (EHDS). Polska musi powołać trzy organy nadzorcze do marca 2027 roku, a pełne wdrożenie rozporządzenia rozciągnie się do 2029 roku i dalej.

EHDS ma określić standardy gromadzenia, udostępniania i wtórnego wykorzystania danych medycznych. To również ramy regulacyjne dla samej Platformy Usług Inteligentnych, która – jak zapewnił minister Maciejewski – jest projektowana z uwzględnieniem wymogów AI Act oraz rozporządzenia EHDS.

Wart odnotowania jest szczery komentarz ministra Maciejewskiego dotyczący jakości danych medycznych. Przyznał on wprost, że skłonność personelu medycznego do tworzenia danych wysokiej jakości „jest dość ograniczona”, bo lekarze uważają, że mają „ważniejsze rzeczy na głowie”. To istotna bariera systemowa – nawet najlepsze algorytmy AI nie pomogą, jeśli dane wejściowe będą niekompletne lub niskiej jakości.

W ramach KPO finansowane są również narzędzia ułatwiające personelowi medycznemu tworzenie dokumentacji – aplikacje wspierające proces rozmowy z pacjentem, wypisów i codziennego prowadzenia dokumentacji.

Drugi punkt posiedzenia dotyczył powołania podkomisji stałej ds. cyberbezpieczeństwa. Poseł Bliźniuk, uzasadniając inicjatywę, przywołał dane NASK o 2500 atakach dziennie na polską infrastrukturę krytyczną i podkreślił, że cyberbezpieczeństwo to wyzwanie przekrojowe – od geopolityki, przez infrastrukturę krytyczną, po codzienne bezpieczeństwo obywateli.

Komisja powołała podkomisję w składzie ośmiu posłów: Bliźniuk, Wicha, Smarduch, Osmalak, Milewski, Pejo, Moskal i Gabriel. Prezydium Sejmu wyraziło zgodę na jej utworzenie 11 marca. Pierwsze posiedzenie, na którym wybrano prezydium podkomisji, odbyło się bezpośrednio po zakończeniu obrad komisji.

Posiedzenie Komisji Cyfryzacji pokazało dwa oblicza polskiej transformacji cyfrowej w sektorze publicznym.

Z jednej strony – realne, dobrze sfinansowane projekty. Platforma Usług Inteligentnych to ambitne przedsięwzięcie, które może faktycznie wyrównać dostęp do nowoczesnej diagnostyki w całym kraju. Centralny model, niewymagający inwestycji po stronie szpitali, to pragmatyczne rozwiązanie. Projekty Instytutu IDEAS, choć na wczesnym etapie rozwoju, odpowiadają na realny problem kadrowy w histopatologii.

Z drugiej strony – fundamentalne wyzwania systemowe pozostają otwarte. Wymiana danych obrazowych między placówkami to wciąż perspektywa lat, a nie miesięcy. Jakość danych medycznych zależy od zmiany nawyków tysięcy lekarzy. Odwołania do KIO mogą opóźnić wdrożenie platformy. A pełne ramy regulacyjne EHDS będą gotowe dopiero pod koniec dekady.

Dla branży medtech, dostawców rozwiązań AI i podmiotów leczniczych kluczowy jest sygnał: państwo inwestuje w centralną infrastrukturę AI dla diagnostyki i otwiera ją na zewnętrznych dostawców modeli. To tworzy konkretne możliwości rynkowe – pod warunkiem, że zamówienia publiczne zostaną sfinalizowane zgodnie z planem.